物联网时代现场总线技术开启智能传感网络新篇章
在物联网的四种计算模式中，云计算、雾计算、边缘计算和MIST（Mesh, Internet of Things and Services Technology）技术共同推动了智能传感器网络的发展。这些技术不仅提高了数据处理速度，还使得物联网解决方案更加可用和分布式。
物联网的云计算
通过将物联网与云服务结合，可以实现对大量传感器数据的实时处理和分析。这通常涉及到使用大数据框架，如Apache Spark或Azure HDInsight来并行处理数据，并基于这些信息做出快速决策。AWS Kinesis、Azure生态系统以及Google Cloud产品等工具提供了一系列便捷的解决方案来构建大规模摄入模块。此外，面临的问题包括对私有平台用户对于控制其数据在第三方服务器上的不满，以及延迟、网络中断问题、高存储成本和安全性挑战。
面向物联网的雾计算
雾计算利用本地设备进行实时数据处理，而不是将所有数据发送到远程服务器。这一方法尤其适用于需要低延迟且能自主操作的大型机器人群体。在过去，由于无线通信技术有限，建设有效率而又安全的连接变得困难。今天，OpenFog作为一个开放标准，为雾网络提供了一个参考架构，这为开发者提供了解决方案构建所需知识。
物联网边缘计算
边缘计算是指将某些类型的大规模机器学习任务转移到更靠近传感器的地方执行，从而减少对云端服务依赖。这可以通过使用微软或亚马逊等公司提供的一些高性能网关来实现，这些网关具有强大的内置AI能力。然而，对于真正意义上的边缘智能来说，我们可能需要进一步探索嵌入式神经元设备，它们能够预装机器学习算法并独立运行，使得每个节点都具备一定程度的人工智能能力。
物联网MIST（Mesh, Internet of Things and Services Technology）模型
MIST模型结合了云、雾以及边缘三者的优势，不仅促进了高速数据处理，也支持了一流级别的人工智能应用。此外，它还引入了一种新的网络功能分配方式，即无论是否存在雾或边缘环境，都能够灵活分配工作负载，以达到最佳效果。在这种模式下，每个设备都拥有256KB内存大小和100KB/秒以上的传输速率，使得它们能够轻松参与复杂任务，无需依赖任何特定的环境条件。此类模型已经被提议作为未来基础设施的一个重要组成部分，将极大地提升物联网系统整体效率与可扩展性。
